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dc.contributor.advisorPacheco Torres, Juan Francisco
dc.contributor.authorGuzman Velez, Dayana Mariuxi
dc.date.accessioned2022-11-26T01:31:00Z
dc.date.available2022-11-26T01:31:00Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12692/102577
dc.description.abstractEl actual trabajo de investigación tuvo como objetivo predecir la adquisición de plataformas educativas. Se utilizó Machine Learning para predecir, buscando teoría relacionada se encontró que el algoritmo de regresión lineal es usado con frecuencia para predecir ventas, por ello, fue el aplicado en este estudio. Para realizar el análisis de los datos, se usó el software estadístico R Studio, en el cual se realizaron modelos predictivos para obtener una solución que permitiera mejorar el cierre de ventas de productos. En el apartado de recolección de datos, se utilizaron como instrumentos fichas de observación en el PreTest y PostTest. Luego de aplicar la solución de Machine Learning, los resultados obtenidos fueron que se redujo en un 18,01% (14 minutos) el tiempo para elegir plataformas; también, el tiempo para elección de clientes potenciales se redujo en un 32,29% (65, 50 minutos). Otro resultado a considerar, fue que el índice de adquisiciones de plataformas aumentó en un 16,50%, del mismo modo, el tiempo para cerrar ventas se redujo en un 24,35%, gracias a la implementación de Machine Learning. Como conclusión, se indica que la aplicación de un algoritmo de aprendizaje automático mejora significativamente los procesos de cierre de ventas de productos académicoses_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad César Vallejoes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UCVes_PE
dc.sourceUniversidad César Vallejoes_PE
dc.subjectMachine learninges_PE
dc.subjectPlanificación educativaes_PE
dc.subjectEmpresaes_PE
dc.titleMachine Learning para predecir la adquisición de plataformas educativas de la empresa Difucien Ecuador, 2022es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_PE
thesis.degree.disciplineMaestría en Ingeniería de Sistemas con Mención en Tecnologías de la Informaciónes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad César Vallejo. Escuela de Posgradoes_PE
thesis.degree.nameMaestro en Ingeniería de Sistemas con mención en Tecnologías de la Informaciónes_PE
dc.description.sedeTrujilloes_PE
dc.description.escuelaEscuela de Posgradoes_PE
dc.description.lineadeinvestigacionSistema de Información y comunicacioneses_PE
renati.advisor.dni18167212
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-8674-3782es_PE
renati.author.pasaporteA8239445
renati.discipline612427es_PE
renati.jurorRodriguez Peña, Milagros Janet
renati.jurorPereda Guanilo, Victor Ivan
renati.jurorPacheco Torres, Juan Francisco
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestroes_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04es_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.description.ligBiodiversidad, cambio climático y calidad ambientales_PE
dc.description.rsuDesarrollo económico, empleo y emprendimientoes_PE
dc.description.odsTrabajo decente y crecimiento económicoes_PE


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